公开(公告)号：CN118050291A

公开(公告)日：2024-05-17

申请号：CN202410161885.7

申请日：2024-02-05

Applicant: 杭州市滨江区浙工大网络空间安全创新研究院

Inventor： 翔云 ,  张凯华 ,  陈作辉 ,  宣琦

IPC: G01N15/075 ,  G06V10/766 ,  G06V10/82

Abstract: 一种基于变分估计增强的夜间PM2.5估计方法和装置，其方法包括：S1.通过摄像设备捕获光源图像，定位光源中心并将其分割若干扇形/扇环图块；S2.依据S1中获得的图块逐个进行异常值剔除，随后计算剩余像素值的统计量并进行分布估计；S3.依据S2中获得的图块像素分布逐个进行采样，不同图块的采样结果拼接后构成光源特征向量，通过对单张图像的多次采样实现数据增强；S4.设计一维卷积神经网络对增强后的数据进行训练，真实PM2.5作为标签，预测值为单张图像对应的多个样本的模型预测均值。本发明通过变量分布估计的方式实现数据增强，避免为大量数据的获取付出代价。

公开(公告)号：CN117110160A

公开(公告)日：2023-11-24

申请号：CN202311084664.6

申请日：2023-08-28

Applicant: 杭州市滨江区浙工大网络空间安全创新研究院

Inventor： 翔云 ,  张凯华 ,  陈作辉 ,  宣琦

IPC: G01N15/06 ,  G06V10/22 ,  G06T7/66 ,  G06N20/20 ,  G06N5/01 ,  G06V10/764

Abstract: 本发明公开了一种基于多数据融合的夜间PM2.5监测方法及系统，涉及空气质量监测技术领域，包括：获取原始夜间图像，定位其中光源中心点并获取光源图块；将光源图块中光源中心点作为原点，建立二维极坐标系，将光源图块映射到二维极坐标系中，蛛网状网格划分光源图块像素，获取光源图块特征向量；创建随机森林模型，将光源图块特征向量与环境参数结合作为总特征向量；环境中PM2.5真实值读数作为标签；对随机森林模型进行训练；对待检测原始夜间图像进行光源图块特征向量提取，再带入训练好的随机森林模型获取夜间PM2.5含量。本发明解决了现有技术中PM2.5监测方面空间细粒度和监测精度低的技术问题。

公开(公告)号：CN117710895A

公开(公告)日：2024-03-15

申请号：CN202311820009.2

申请日：2023-12-27

Applicant: 杭州市滨江区浙工大网络空间安全创新研究院

Inventor： 翔云 ,  张凯华 ,  陈作辉 ,  宣琦

IPC: G06V20/52 ,  G06T5/40 ,  G06T7/136

Abstract: 本发明公开了一种基于图像曝光增强的夜间PM2.5监测方法，应用于夜间大气环境监测技术领域。包括：通过数字摄像设备获得不同曝光度下的相同场景的多张图像，设置目标区域并取出图像；对获取的多张图像进行归一化处理，通过RGB通道分裂图像设置阈值得到二值图像；对二值图像使用最小距离迭代算法获得二值图像对应的内切圆半径，并组成曝光特征向量；根据获取的曝光特征向量，将真实大气环境中的PM2.5环境读数作为标签，进行支持向量机模型学习；获取新的图像的曝光特征向量作为输入进行支持向量机模型训练，通过训练后的支持向量机模型监测PM2.5的值。本发明可以使用监控摄像头获取图像，并估计目标场景中的大气PM2.5浓度。

公开(公告)号：CN117115536A

公开(公告)日：2023-11-24

申请号：CN202311084659.5

申请日：2023-08-28

Applicant: 杭州市滨江区浙工大网络空间安全创新研究院

Inventor： 翔云 ,  周俊 ,  陈作辉 ,  宣琦

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06N3/094 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明公开了一种基于对抗训练神经网络图像分类方法、装置及可存储介质，涉及图像处理技术领域，其中方法包括以下步骤：获取待分类图像；构建待修复分类神经网络以及探针网络，利用所述探针网络对所述待修复分类神经网络进行对抗训练修复；利用经过对抗训练修复的所述待修复分类神经网络对所述待分类图像进行分类，得到分类结果；本发明通过在模型中间层插入探针网络的方式获取模型中间层的信息，学习两个领域之间的差异知识，并通过对抗攻击的方法对输入数据进行对抗增强，结合对抗训练的方法，对模型进行迭代修复，进一步提升模型故障修复效果，从而提高图像分类的精度。

公开(公告)号：CN116777878A

公开(公告)日：2023-09-19

申请号：CN202310757433.0

申请日：2023-06-26

Applicant: 杭州市滨江区浙工大网络空间安全创新研究院

Inventor： 翔云 ,  张凯华 ,  陈作辉 ,  宣琦

IPC: G06T7/00 ,  G06T5/30 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08 ,  G06N5/04 ,  G01N15/06

Abstract: 本发明公开了一种基于视觉的夜间PM2.5监测方法及系统，应用于夜间大气环境监测技术领域。包括以下步骤：S1通过摄像设备获取原始图像，进行有效帧检测，从而获得有效图像；S2通过图像处理算法提取目标场景中的辉光特征图，同时通过自行部署的传感器或环境监测站获取目标场景真实大气环境中的PM2.5环境读数；S3将辉光特征图调整为固定大小，将辉光特征图作为神经网络的输入，真实大气环境中的PM2.5环境读数作为标签，进行端到端的神经网络学习；S4根据神经网络的输入进行训练，通过训练后的神经网络推断PM2.5的值。本发明根据图像中亮度和强度衰减两个属性，提取辉光特征图，通过神经网络拟合大气环境中PM2.5的浓度。